运维工程师每天的趣闻事件（运维工程师遇到过哪些故障）

本篇文章给大家谈谈运维工程师每天的趣闻事件，以及运维工程师遇到过哪些故障对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享运维工程师每天的趣闻事件的知识，其中也会对运维工程师遇到过哪些故障进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、IDC运维工程师的每天做什么
• 2、IT运维平台算法背后的两大“神助攻”
• 3、运维是做什么的 运维工程师一天的日常都在做什么
• 4、风电运维为什么没人干？
• 5、#运维工程师#你们运维做的都是那类的，都掌握什么技术，为啥我做的运维感觉单一乏味，没有乐趣呢，运维
• 6、计算机运维工程师忙吗？

IDC运维工程师的每天做什么

事件管理：目标是在服务出现异常时尽可能快速的恢复服务，从而保障服务的可用性；同时深入分析故障产生的原因，推动并修复服务存在的问题，同时设计并开发相关的预案以确保服务出现故障时可以高效的止损。

变更管理：以可控的方式，尽可能高效的完成产品功能的迭代的变更工作。

容量管理：在服务运行维护阶段，为了确保服务架构部署的合理性同时掌握服务整体的冗余，需要不断评估系统的承载能力，并不断优化之。

架构优化：为了支持产品的不断迭代，需要不断的进行架构优化调整。以确保整个产品能够在功能不断丰富和复杂的条件下，同时保持高可用性。

扩展资料：

职业发展：

运维人员的要求特别严苛，因为运维人员针对不同的问题，需要不断的补充扩大自己的知识和研究范畴。

在初级阶段，优秀运维人员会体现出格外出众的主动性和责任心，面对陌生的业务会主动学习和拓展自己对业务对认识和相应的知识范畴，以能够足够的胜任业务的独立维护。

在逐步的发展阶段中，注重总结反省的工程师会逐渐成长为高阶运维人员，通常他们会有比较体系化的服务运维理解。也有一部分工程师由于出色的项目管理规划能力，逐渐成为项目经理。

再进一步的发展，高阶的运维人员对于产品的理解将非常的透彻，因而在这种情况下，高阶运维人员甚至可以成为产品的产品经理、产品研发的咨询顾问，在产品功能的设计与开发中起到至关重要的角色。

参考资料：百度百科——运维工程师

IT运维平台算法背后的两大“神助攻”

智能运维(AIops)是目前 IT 运维领域最火热的词汇运维工程师每天的趣闻事件，全称是 Algorithmic IT operations platforms运维工程师每天的趣闻事件，正规翻译是『基于算法的 IT 运维平台』，直观可见算法是智能运维的核心要素之一。
本文主要谈算法对运维的作用，涉及异常检测和归因分析两方面，围绕运维系统Kale 中 skyline、Oculus 模块、Opprentice 系统、Granger causality（格兰杰因果关系）、FastDTW 算法等细节展开。

一、异常检测

异常检测，是运维工程师们最先可能接触的地方了。毕竟监控告警是所有运维工作的基础。设定告警阈值是一项耗时耗力的工作，需要运维人员在充分了解业务的前提下才能进行，还得考虑业务是不是平稳发展状态，否则一两周改动一次，运维工程师绝对是要发疯的。

如果能将这部分工作交给算法来解决，无疑是推翻一座大山。这件事情，机器学习当然可以做到。但是不用机器学习，基于数学统计的算法，同样可以，而且效果也不差。

异常检测之Skyline异常检测模块

2013年，Etsy 开源了一个内部的运维系统，叫 Kale。其中的 skyline 部分，就是做异常检测的模块， 它提供了 9 种异常检测算法 ：

first_hour_average、

simple_stddev_from_moving_average、

stddev_from_moving_average、

mean_subtraction_cumulation、

least_squares

histogram_bins、

grubbs、

median_absolute_deviation、

Kolmogorov-Smirnov_test

简要的概括来说，这9种算法分为两类：

从正态分布入手：假设数据服从高斯分布，可以通过标准差来确定绝大多数数据点的区间；或者根据分布的直方图，落在过少直方里的数据就是异常；或者根据箱体图分析来避免造成长尾影响。

从样本校验入手：采用 Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk、Lilliefor 等非参数校验方法。

这些都是统计学上的算法，而不是机器学习的事情。当然，Etsy 这个 Skyline 项目并不是异常检测的全部。

首先，这里只考虑了一个指标自己的状态，从纵向的时序角度做异常检测。而没有考虑业务的复杂性导致的横向异常。其次，提供了这么多种算法，到底一个指标在哪种算法下判断的更准？这又是一个很难判断的事情。

问题一： 实现上的抉择。同样的样本校验算法，可以用来对比一个指标的当前和历史情况，也可以用来对比多个指标里哪个跟别的指标不一样。

问题二： Skyline 其实自己采用了一种特别朴实和简单的办法来做补充——9 个算法每人一票，投票达到阈值就算数。至于这个阈值，一般算 6 或者 7 这样，即占到大多数即可。

异常检测之Opprentice系统

作为对比，面对相同的问题，百度 SRE 的智能运维是怎么处理的。在去年的 APMcon 上，百度工程师描述 Opprentice 系统的主要思想时，用了这么一张图：

Opprentice 系统的主体流程为：

KPI 数据经过各式 detector 计算得到每个点的诸多 feature；

通过专门的交互工具，由运维人员标记 KPI 数据的异常时间段；

采用随机森林算法做异常分类。

其中 detector 有14种异常检测算法，如下图：

我们可以看到其中很多算法在 Etsy 的 Skyline 里同样存在。不过，为避免给这么多算法调配参数，直接采用的办法是：每个参数的取值范围均等分一下——反正随机森林不要求什么特征工程。如，用 holt-winters 做为一类 detector。holt-winters 有α，β，γ 三个参数，取值范围都是 [0, 1]。那么它就采样为 (0.2, 0.4, 0.6, 0.8)，也就是 4 ** 3 = 64 个可能。那么每个点就此得到  64  个特征值。

异常检测之

Opprentice 系统与 Skyline 很相似

Opprentice 系统整个流程跟 skyline 的思想相似之处在于先通过不同的统计学上的算法来尝试发现异常，然后通过一个多数同意的方式/算法来确定最终的判定结果。

只不过这里百度采用了一个随机森林的算法，来更靠谱一点的投票。而 Etsy 呢？在 skyline 开源几个月后，他们内部又实现了新版本，叫 Thyme。利用了小波分解、傅里叶变换、Mann-whitney 检测等等技术。

另外，社区在 Skyline 上同样做了后续更新，Earthgecko 利用 Tsfresh 模块来提取时序数据的特征值，以此做多时序之间的异常检测。我们可以看到，后续发展的两种 Skyline，依然都没有使用机器学习，而是进一步深度挖掘和调整时序相关的统计学算法。

开源社区除了 Etsy，还有诸多巨头也开源过各式其他的时序异常检测算法库，大多是在 2015 年开始的。列举如下：

Yahoo! 在去年开源的 egads 库。(Java)

Twitter 在去年开源的 anomalydetection 库。(R)

Netflix 在 2015 年开源的 Surus 库。(Pig，基于PCA)

其中 Twitter 这个库还被 port 到 Python 社区，有兴趣的读者也可以试试。

二、归因分析

归因分析是运维工作的下一大块内容，就是收到报警以后的排障。对于简单故障，应对方案一般也很简单，采用 service restart engineering~ 但是在大规模 IT 环境下，通常一个故障会触发或导致大面积的告警发生。如果能从大面积的告警中，找到最紧迫最要紧的那个，肯定能大大的缩短故障恢复时间(MTTR)。

这个故障定位的需求，通常被归类为根因分析（RCA，Root Cause Analysis）。当然，RCA 可不止故障定位一个用途，性能优化的过程通常也是 RCA 的一种。

归因分析之 Oculus 模块

和异常检测一样，做 RCA 同样是可以统计学和机器学习方法并行的~我们还是从统计学的角度开始。依然是 Etsy 的 kale 系统，其中除了做异常检测的 skyline 以外，还有另外一部分，叫 Oculus。而且在 Etsy 重构 kale 2.0 的时候，Oculus 被认为是1.0 最成功的部分，完整保留下来了。

Oculus 的思路，用一句话描述，就是：如果一个监控指标的时间趋势图走势，跟另一个监控指标的趋势图长得比较像，那它们很可能是被同一个根因影响的。那么，如果整体 IT 环境内的时间同步是可靠的，且监控指标的颗粒度比较细的情况下，我们就可能近似的推断：跟一个告警比较像的最早的那个监控指标，应该就是需要重点关注的根因了。

Oculus 截图如下：

这部分使用的 计算方式有两种：

欧式距离，就是不同时序数据，在相同时刻做对比。假如0分0秒，a和b相差1000，0分5秒，也相差1000，依次类推。

FastDTW，则加了一层偏移量，0分0秒的a和0分5秒的b相差1000，0分5秒的a和0分10秒的b也相差1000，依次类推。当然，算法在这个简单假设背后，是有很多降低计算复杂度的具体实现的，这里就不谈了。

唯一可惜的是 Etsy 当初实现 Oculus 是基于 ES 的 0.20 版本，后来该版本一直没有更新。现在停留在这么老版本的 ES 用户应该很少了。除了 Oculus，还有很多其他产品，采用不同的统计学原理，达到类似的效果。

归因分析之 Granger causality

Granger causality（格兰杰因果关系）是一种算法，简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”和“已知上一时刻除 Y 以外的所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”，来判断 Y 对 X 是否存在因果关系。

可能有了解过一点机器学习信息的读者会很诧异了：不是说机器只能反应相关性，不能反应因果性的么？需要说明一下，这里的因果，是统计学意义上的因果，不是我们通常哲学意义上的因果。

统计学上的因果定义是：『在宇宙中所有其他事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件 A 的发生与不发生对于另一个事件 B 的发生的概率有影响，并且这两个事件在时间上有先后顺序（A 前 B 后），那么我们便可以说 A 是 B 的原因。』

归因分析之皮尔逊系数

另一个常用的算法是皮尔逊系数。下图是某 ITOM 软件的实现：

我们可以看到，其主要元素和采用 FastDTW 算法的 Oculus 类似：correlation 表示相关性的评分、lead/lag 表示不同时序数据在时间轴上的偏移量。

皮尔逊系数在 R 语言里可以特别简单的做到。比如我们拿到同时间段的访问量和服务器 CPU 使用率：

然后运行如下命令：

acc_count<-scale(acc$acc_count,center=T,scale=T)

cpu<-scale(acc$cpuload5,center=T,scale=T)

cor.test(acc_count,cpu)

可以看到如下结果输出：

对应的可视化图形如下：

这就说明网站数据访问量和 CPU 存在弱相关，同时从散点图上看两者为非线性关系。因此访问量上升不一定会真正影响 CPU 消耗。

其实 R 语言不太适合嵌入到现有的运维系统中。那这时候使用 Elasticsearch 的工程师就有福了。ES 在大家常用的 metric aggregation、bucket aggregation、pipeline aggregation 之外，还提供了一种 matrix aggregation，目前唯一支持的 matrix_stats 就是采用了皮尔逊系数的计算，接口文档见：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-matrix-stats-aggregation.html

唯一需要注意的就是，要求计算相关性的两个字段必须同时存在于一个 event 里。所以没法直接从现成的 ES 数据中请求不同的 date_histogram，然后计算，需要自己手动整理一遍，转储回 ES 再计算。

饶琛琳，目前就职日志易，有十年运维工作经验。在微博担任系统架构师期间，负责带领11人的SRE团队。著有《网站运维技术与实践》、《ELKstack权威指南》，合译有《Puppet 3 Cookbook》、《Learning Puppet 4》。在众多技术大会上分享过自动化运维与数据分析相关主题。

运维是做什么的 运维工程师一天的日常都在做什么

1、服务监控技术运维工程师每天的趣闻事件：包括监控平台运维工程师每天的趣闻事件的研发、应用运维工程师每天的趣闻事件，服务监控准确性、实时性、全面性的保障。

2、服务故障管理：包括服务的故障预案设计运维工程师每天的趣闻事件，预案的自动化执行，故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性。

3、服务容量管理：测量服务的容量，规划服务的机房建设，扩容、迁移等工作。

4、服务性能优化：从各个方向，包括网络优化、操作系统优化、应用优化、客户端优化等，提高服务的性能和响应速度，改善用户体验。

5、服务全局流量调度：接入服务的流量，根据容量和服务状态在各个机房间分配流量。

6、服务任务调度：服务的各种定时/非定时任务的调度触发及状态监控。

7、服务安全保障：包括服务的访问安全、防攻击、权限控制等。

8、数据传输技术：包括p2p等各类传输技术的研发应用，也远距离大数据传输等问题的解决。

9、服务自动发布部署：部署平台/工具的研发，及平台/工具的使用，做到安全、高效的发布服务。

10、服务集群管理：包括服务的服务器管理、大规模集群管理等。

11、服务成本优化：尽可能降低服务运行使用的资源，降低服务运行成本。

12、数据库管理（DBA）：通过设计、开发和管理高性能数据库集群，使数据库服务更稳定、更高效、更易于管理。

13、平台化的开发：类docker和google borg平台的开发管理，及服务接入技术。

14、分布式存储平台的开发优化：类google gfs等分布式存储平台的研发及服务接入。

风电运维为什么没人干？

运维没人干是因为工作量大，而且较烧脑，容易对身体造成不良影响，但这个职业还是很有前途的。具体的原因有以下几点：一、风电场环境艰苦风电场一般都是在偏远的山区，人烟稀少，生活条件和交通条件差，而且一般都没有网络，就算有也是很差的，无法及时地了解外面的情况。工作时，常常要遭受风吹日晒，看着也比同龄人老。二、家庭原因在风电场工作的，一般都是男性，所以找伴侣也是很困难的。有家庭的，一年回不了多少次家。每次想念自己的家人时，只能在下班后拿出手机打电话或者通视频，条件苦可以克服，但思念之苦是最难克服的。三、事业规划在风电场，个人的提升算比较慢。四、身体状况和危险性风电场的工作要求有很强的身体素质，但在那样辛苦的工作条件下，许多人干了几年，身体会出现大大小小的病症，也无法继续工作了。还有，风电场的工作也是很危险的，即使你技术精湛，但也会有失手的时候，电可是无情的，这份工作的危险性不亚于驾驶员，每年都会发生风电场工作人员发生意外的事件。

#运维工程师#你们运维做的都是那类的，都掌握什么技术，为啥我做的运维感觉单一乏味，没有乐趣呢，运维

it运维个人认为，有桌面运维，网络运维，erp等软件运维，大体两类，硬件和软件。个人认为薪资普遍较低水平！对技术要求却奇高！一个应用居然让你会编程流行的数据库语言都得会！ 来自职Q用户：Honest刘
你说你干了四年都什么工作内容呀？运维工作分工很细，一般企业内部运维是基础桌面运维，桌面运维就是修电脑打印机装系统，偶尔有个网络设备，这是最底层运维，技术水平和薪水最低。有互联网运维，互联网运维分应用运维，自动化运维，大数据运维。这部分要求内容很多，包括数据库，应用部署，大数据，集群，虚拟化等。像BAT或北上广的互联网平台方向有些公司要开发技术，薪资等同一般开发岗。还有专职数据库运维，网络运维。运维要求技术面很广，如果专精一个方向会更好。互联网平台运维和数据库DBA的求职面会更好，主要还是看个人兴趣方向 来自职Q用户：于先生

计算机运维工程师忙吗？

你好，很高兴回答你这个问题。

作为一个运维狗有话说，经历了手动运维、脚本运维、自动化运维等各个阶段，运维工作也由非常忙、很忙、比较忙三个阶段，咱们每个阶段都说下：

1.手动运维
这个阶段一般是新手阶段，运维知识储备不足，思想意识也不够深，基本是通过手动操作来处理各种问题。兵来将挡，水来土掩。由于手动处理，工作效率不高。 因此这个阶段随着各种问题的不断挤压，运维工程师将会非常忙，可能真的需要7*24小时工作哦 。

2.脚本运维
这个阶段随着运维技能水平的提高、经验的不断积累，运维工程师已经可以熟练的运用工具以及相应的脚本开发，实现批量操作。最重要的还是思想意识的提高，能够主动考虑如何解决问题，这样驱动着运维不断的去接触新工具、新的解决方案。 因此运维工程师从非常忙降级到很忙，有了一定的空闲时间去学习新知识。

3.自动化运维
这个阶段单纯的通过工具或脚本已经不能满足运维日益增长的技能需求，因此此时通过各种媒体渠道、经验交流，知道运维过程中不仅仅是处理问题那么简单，必须形成一定的制度规范，建立一套监控、故障响应、CI/CD机制，实现不同场景的自动化运维。 此时的运维工程师将进入全新的比较忙甚至有足够的空闲时间，去学习总结，将新的知识点、理念应用到工作中。
最后，运维是一个相对比较复杂的岗位，需要了解的知识面比较广。当然随着互联网技术的不断更新，运维也需要不断进行知识的储备，以便更快速、高效的进行交付工作。
希望我的回答对你有帮助。
我是【木讷大叔爱运维】，欢迎关注，与你分享运维路上的点点滴滴。
忙不忙看公司，小公司事情比较杂，相对要忙一点，大公司运维里面还分很多垂直领域，相对要轻松一点。

在互联网公司，运维岗是个占比很大的技术岗位，跟开发岗，测试岗并列。一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。一个产品的生命周期90%以上时间都在运维手中，所以运维的技术含量并不比开发低，甚至入门要高很多。

大公司有硬件运维，系统运维，数据运维，应用运维，安全运维等等，分的细自然要求也高，你要开发很多自动化系统来保证业务x个9的可靠性；小公司这些都是一个人包了，没有自动化解决方案，很多需要人肉，运维经验更重要，什么故障都能很快定位到。

目前运维工程师跟开发工程师的界限越来越模糊，什么运维开发岗，什么开发运维岗，都预示着未来不懂开发的运维在运维界很难立足。
一般，运维工程师都很忙。尤其互联网公司，他们的职责是保证线上服务或机器24小时不宕机允许，平稳可靠地运行。

巡视网络环境，(通过扫描漏洞等措施)及时发现及时修复安全漏洞是他们的天职。或者帮助开发人员性能优化、提供安全意识也属于他们的工作范围。希望你能采纳。

总之，运维工程师不会轻松，防范黑客攻击，网络带宽优化，24小时轮值待命，防患于未然，防微杜渐意识是做好运维工作的基本要求。

分单位分项目分类型。有的单位信息化程度较高，设备多且种类复杂，数量大必然出现的问题就容易多，这样一来运维工程师就会很忙；有的项目就是运维类项目，那肯定每天都跟运维打交道，而有的项目是开发或者集成类项目，自然运维的任务就比较少；有的运维工程师类型会比较忙，比如数据库运维工程师和网络运维工程师，而像虚拟化运维工程师工作量可能就没那么大。

忙不忙主要还是取决于公司，这里抛开公司不谈，说一下运维的3个阶段

我们以一个例子说一下3个阶段。这里举一个例子，一个系统升级和简单故障处理的场景。

首先是手工运维，公司有3台服务器台，通过Nginx做的集群和负载均衡，跑的一样工程代码。那么每次服务器升级的时候，就需要人工把每台服务器都备份了，然后停止每台服务器的进程，把新的工程传到服务器上，再每台服务器启动项目。这样是不是很繁琐，同样的事情机械化做多次，而且全人工操作也有很大的风险。

在服务器不断增多的情况下，工作会越来越忙，那么这个时候就可以引入持续集成的框架，例如Jenkins，它可以很方便的通过我们写的shell脚本完成上述说的，写好shell后，只需点击按键，可以一件自动完成从代码服务器上拉取最新的代码，然后自动构建为工程，上传到目标服务器，自动停服备份，发布新工程启动。

这样就需要一次的脚步劳作，减少机械劳动和人为操作的风险，但是还有个问题就是随着业务的不断发展，可能我们需要关注的还有服务器的性能，弹性扩容等，如果我服务器超级多，工作就会越来越重。这个时候就有了新技术例如k8s＋docker＋Jenkins的组合，这里不太怎么具体搭建框架，介绍下能实现的效果，引入这一套服务器框架后可以实现，自动备份自动发版，除了上述的，最厉害的是可以实现自动扩容，当你设置一个服务器cpu性能值，例如50%，当我现在有3个服务，每个服务的cpu都到了设定值，k8s框架会根据我们之前设定的一些参数，自动启动新的服务，并加入集群，如果判断到某个节点故障了，也会启动新服务，然后干掉故障服务。

所以运维工程师忙不忙，除了公司的因数不谈，还要看自己是不是善用各种工具技术

我是@零件小哥，我来回答下这个问题。

我之前也是做过运维工程师，主要在海关信息中心机房做软件运维。

运维的工作主要有以下内容：

日常巡检，主要巡检服务器CPU、内存、硬盘空间等。涉及到软件部分，还要巡检应用服务是否正常运行，有无错误日志等内容。日常巡检的工作量根据所在企业的业务量大小来确定的，每个企业的标准都不一样，有的一周巡检3次，有的一天1次。

故障处理，主要对突发的故障进行处理。故障处理根据故障的级别对客户进行响应。故障级别一般分为：一般故障、较严重故障、重大故障。一般故障指的是不影响系统运行的故障，处理完成时间是24小时，一般故障占全部故障的90%。较严重故障指的是业务运行迟缓、部分用户受到影响，但系统还是有在运行的故障。处理完成时间是6个小时。较严重故障占全部故障的9.9%。重大故障指的是业务停滞、用户无法使用业务系统，系统已崩溃的故障。处理完成时间2小时。重大故障比较少见，可能运维工作中几年不会碰到一次。

运维报告整理，一般是在日常巡检、故障处理后输出的技术报告文档。运维报告每个企业都有固定的模板，我们需要把巡检后或故障处理后的数据填入报告，把巡检问题详细记录，把故障问题和故障处理方式详细记录。

应用部署更新，主要是更新应用服务。开发人员会把更新补丁交付给运维工程师，我们需要备份先前版本的应用后更新补丁。

客户问题解答，主要在运维工作群中解答客户关于系统使用问题的解答。

最后重点来了，运维工程师忙不忙呢？有的人说忙，也有人说不忙。其实都是有的。根据所在企业的业务量来确定，国企和私企也有区别。系统运行故障少，我们一般按时做好巡检就可以了，这样工作量就比较少，相对会轻松些。系统不稳定的话，那肯定就很忙了，时不时客户一个个电话打进来就够头疼了。
说到运维工程师，一般人都会认为是修电脑的。实际上运维工程师的工作并不是这么简单。运维从字面上理解，运就是运行，维就是维护，那么运维工程师的职能就是保障业务的正常运行并在出现问题时及时维护。
用专业的术语来解释运维工程师是负责维护并且确保整个服务系统的高可用性，同时不断优化系统架构提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。运维工程师是一个统称，其中有很多分类。包括：桌面运维工程师、网络运维工程师、系统运维工程师、基础运维工程师等等，他们的划分主要是工作具体内容的不同。
运维工程师最忙的时候是他们完成一个项目产品的时候，有的时候需要加班好几个星期。他们在产品项目完成的不同阶段会发挥不同的作用。所以其实他们的工作内容很多：
产品发布前：负责参与并审核架构设计的合理性和可运维性，以确保在产品发布之后能高效稳定的运行。
产品发布阶段：负责用自动化的技术或者平台确保产品可以高效的发布上线，之后可以快速稳定迭代。
产品运行维护阶段：负责保障产品7*24H稳定运行，在此期间对出现的各种问题可以快速定位并解决；在日常工作中不断优化系统架构和部署的合理性，以提升系统服务的稳定性。
运维工程师是一个需要二十四小时在线的职业，因为你不知道什么时候系统就需要你去维护。所以就算你休假在家，需要运维工程师的时候也需要出手。
运维工程师会有着很多业务需求，如果运维工程师能够满足业务需求，或者主动挖掘业务的痛点和改进方法，就能为业务实现更多的价值。业务由于故障引起的中断一定会造成损失，所以能在发病之前就将它修理好，这才是运维工程师的核心价值。在满足业务需求时，优先面对业务快速发展非常重要的需求，例如稳定性，部署和变更效率，容量管理。
那没有项目的日常，运维工程师们都在干嘛，是不是无所事事的玩手机？当然不是了，如果你这么做的话，会被炒鱿鱼的。那运维工程师日常工作是干嘛呢？每日定时对机房内的网络服务器、数据库服务器、Internet服务器进行日常巡视，检查是否正常工作，公司的网站是否能正常访问；每日巡查计算机系统各个终端电脑、打印机、复印机等设备是否工作正常，是否有不正确的操作使用，是否有带故障工作的设备；每天夜间在大家都下班之后对财务软件进行自动实时备份,每周做一次物理数据备份，并在备份服务器中进行逻辑备份的验证工作；每周至少对文件服务器做一次物理数据备份；还有就是处理各种有关网络的突发问题。当然每个公司的运维工程师从事的工作是大同小异的，有的公司可能还会给运维工程师安排其他的工作。所以正在学习从事运维工程师的同学们和想要成为运维工程师的同学们，对于自己想要从事的岗位工作内容有没有多一点了解？以后别人问起来运维工程师是干嘛的，千万别再让别人觉得就是个修电脑的了。而且看了工作内容，你们有没有信心成为运维工程师的佼佼者呢？

有时候很忙，运维工程师平时要做事比较杂，负责环境和服务包部署，解决部署问题，保障系统服务的正常运行，协助开发定位问题，有的需要24小时响应及时处理线上问题，部署和升级服务的话只能在晚上或半夜用户流量少的时候，所以熬夜通宵干活还是比较累的

就看你公司运维系统做的怎么样，如果做的好就要轻松点，但是如果直班也恼火 关于运维工程师每天的趣闻事件和运维工程师遇到过哪些故障的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 运维工程师每天的趣闻事件的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于运维工程师遇到过哪些故障、运维工程师每天的趣闻事件的信息别忘了在本站进行查找喔。